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Migliorare la chiarezza dei testi amministrativi con ChatGPT. Il caso della subordinazione sintattica tra criteri morfo-sintattici e criteri informativo-testuali

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Pascucci_Ferrari_2026_AI-Linguistica (Italiano)

Abstract

Questo contributo prende in esame le riscritture semplificate di testi amministrativi italiani prodotte da ChatGPT-4o e ChatGPT-4.5, con particolare attenzione al trattamento della subordinazione sintattica. Il campione analizzato è composto da sei brani amministrativi e dalle rispettive riscritture prodotte da entrambi i modelli mediante la tecnica del role prompting. La prima sezione del lavoro è dedicata a un’analisi quantitativa della subordinazione, finalizzata a individuare i principali tipi di intervento rilevati nei testi prodotti dai modelli. La seconda sezione si concentra invece in modo più mirato sulle subordinate circostanziali e propone una valutazione degli interventi del modello basata su due parametri: un parametro sintattico-formale e un parametro testuale-funzionale. Si vedrà come, a differenza di come ci si possa aspettare, il modello non tenda semplicemente ad eliminarle, ma a volte le conservi e addirittura le aggiunga laddove non c’erano nell’originale. Come mostra in modo ineccepibile il caso dell’introduzione delle subordinate post-reggente, le scelte effettuate sono tendenzialmente efficaci in quanto hanno una ragione di essere informativa e testuale.

Pascucci_Ferrari_2026_AI-Linguistica (Italiano)

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